En el informe “La definición de cuatro arquetipos de bordes de la red y sus requisitos tecnológicos”, realizado por Vertiv Edge en conjunto con una firma de consultoría independiente, analizaron investigaciones de casos y usos, se han identificado cuatro arquetipos principales para aplicaciones de borde y la tecnología requerida para apoyarlos.

El objetivo principal de este análisis fue ayudar a las personas involucradas con centros de datos o “hubs”, a comprender las necesidades del ecosistema digital mediante la identificación de las características y requisitos de los casos y usos más avanzados. En ese sentido, desde la marca afirman que reconocer las similitudes de los arquetipos es un paso hacia el suministro de una infraestructura optimizada.

En este análisis, se reconocieron más de 100 casos de uso y se refinó la lista inicial a 24, considerados como los de mayor impacto en empresas y usuarios finales según el crecimiento proyectado, lo crítico y el impacto financiero. Asimismo, se identificaron series de datos centrados en los requerimientos de carga de trabajo para cada caso de uso de borde y las correspondientes necesidades de rendimiento, disponibilidad y seguridad. De igual modo, examinaron los requisitos de rendimiento específicos, incluidos la latencia, la disponibilidad, la escalabilidad y la seguridad, junto con la necesidad de cifrado, autenticación y cumplimiento normativo. También analizaron la necesidad de integrarse con aplicaciones existentes o heredadas y otras fuentes de datos, mientras se considera la cantidad de ubicaciones de borde en una red determinada.

Datos intensivos: incluye casos de uso en los que la cantidad de datos hace que no sea práctico transferir por la red directamente a la nube o desde la nube al punto de uso, debido a problemas de volumen de datos, costo o ancho de banda. Los ejemplos incluyen ciudades inteligentes, fábricas inteligentes, hogares/edificios inteligentes, distribución de contenido de alta definición, computación de alto rendimiento, conectividad restringida, realidad virtual y digitalización de petróleo y gas. El ejemplo más utilizado es la entrega de contenido de alta definición, donde los principales proveedores de contenido como Facebook, Amazon y Netflix, se asocian activamente con los proveedores de colocación para expandir las redes de distribución y acercar la transmisión de datos a los usuarios para reducir los costos y la latencia.

Sensibilidad a latencia humana: este arquetipo incluye casos de uso en que los servicios están optimizados para el consumo humano y se trata de velocidad. La demora en la entrega de datos afecta negativamente la experiencia tecnológica del usuario, lo que puede reducir las ventas y la rentabilidad del minorista. Los casos de uso incluyen venta minorista inteligente, realidad aumentada, optimización del sitio web y procesamiento del lenguaje natural.

Sensibilidad a latencia de máquina a máquina: la velocidad también es la característica definitoria de este arquetipo que incluye el mercado de arbitraje, la red inteligente, la seguridad inteligente, el análisis en tiempo real, la distribución de contenido de baja latencia y la simulación de la fuerza de defensa. Debido a que las máquinas pueden procesar datos mucho más rápido que los humanos, las consecuencias para la entrega lenta son más altas que en el arquetipo de latencia humana. Por ejemplo, los retrasos en las materias primas y el comercio de acciones donde los precios fluctúan en fracciones de segundo, pueden convertir ganancias potenciales en pérdidas.

Vida crítica: este arquetipo abarca casos de uso que impactan directamente en la salud y seguridad humana. En consecuencia, la velocidad y la fiabilidad son vitales. Los casos de uso incluyen transporte inteligente, salud digital, autos conectados/autónomos, robots autónomos y drones. Los vehículos autónomos, por ejemplo, deben tener datos actualizados para operar de forma segura, como es el caso de los drones que se pueden usar para el comercio electrónico y la entrega de paquetes.